高级特性：装饰器（Decorator）

🧩 为什么需要装饰器？

在编程中，我们经常希望在不修改函数代码的前提下，为函数增加一些功能，比如：

统计函数运行时间
添加日志记录
检查权限或参数
缓存返回值...

这时候，就需要用到 装饰器（Decorator） —— 它能动态地“包装”一个函数，增强它的功能，而又不影响其原有的定义与调用。

🎁 装饰器的核心原理：函数是“第一类对象”

Python 中函数可以像变量一样传递、作为参数、返回值，因此可以定义“包装函数”。

✅ 装饰器的基础写法

定 装饰器(函数):
   定 包装器():
      打印("函数开始")
      函数()
      打印("函数结束")
   返回 包装器

@装饰器
定 打招呼():
   打印("你好，世界")

打招呼()

输出：

函数开始
你好，世界
函数结束

🎯 `@装饰器名` 等价于：

打招呼 = 装饰器(打招呼)

装饰器接收一个函数，并返回一个“新函数”替代原函数。

💡 带参数的装饰器

如果被装饰的函数有参数，该怎么处理呢？只需给包装器加参数即可。

定 装饰器(函数):
   定 包装器(*参数, **关键词参数):
      打印("调用前")
      返回 函数(*参数, **关键词参数)
  返回 包装器

@装饰器
定 加法(a, b):
  返回 a + b

打印(加法(2, 3))

🎨 多层装饰器

可以叠加多个装饰器，最上面的先执行：

@装饰器A
@装饰器B
定 函数():
    略过

等价于：

函数 = 装饰器A(装饰器B(函数))

🔧 实例：计算函数执行时间

导入 时间

定 时间统计(函数):
   定 包装器(*参数, **关键词):
      开始 = 时间.time()
      结果 = 函数(*参数, **关键词)
      结束 = 时间.time()
      打印(f"耗时 {结束 - 开始:.2f} 秒")
      返回 结果
  返回 包装器

@时间统计
定 慢函数():
  从 时间 导入 睡眠
  睡眠(1)
  打印("运行完毕")

慢函数()

🎯 使用 `functools.wraps` 保留原函数元信息

从 functools 导入 包

定 装饰者(函数):
   @包(函数)
   定 封装(*args, **kwargs):
      返回 函数(*args, **kwargs)
  返回 wrapper

不使用 wraps，原函数的名字、文档等会被覆盖。

✅ 小结

功能	描述
`@装饰器`	将函数传入另一个函数进行封装
可扩展	可用于权限验证、日志、缓存等
可嵌套	支持多层装饰
带参数	用 `args, *kwargs` 通用封装
保持函数元信息	使用 `@wraps`

📘 下一章：上下文管理器和 with 语句 —— 自动资源管理的利器。

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🧩 为什么需要装饰器？​

🎁 装饰器的核心原理：函数是“第一类对象”​

✅ 装饰器的基础写法​

🎯 @装饰器名 等价于：​

💡 带参数的装饰器​

🎨 多层装饰器​

🔧 实例：计算函数执行时间​

🎯 使用 functools.wraps 保留原函数元信息​

✅ 小结​